성능 향상을 위해 Sys.stdin의 버퍼 크기를 줄이는 방법은 무엇입니까?
성능 향상을 위해 Sys.stdin 버퍼 크기 줄이기
플랫폼 전체에서 키에 대해 일치하지 않는 가져오기 및 집합을 추적하기 위해 Bash 명령이 실행됩니다.
<code class="bash">memcached -vv 2>&1 | tee memkeywatch2010098.log 2>&1 | ~/bin/memtracer.py | tee memkeywatchCounts20100908.log</code>
stdin을 활용하는 memtracer 스크립트는 stdin의 버퍼 크기로 인해 처리에 상당한 지연이 발생합니다. 특히 memtracer.py는 중간 로그 파일인 memkeywatchYMD.log의 크기가 15-18K를 초과한 후에만 입력 처리를 시작합니다.
최적화된 처리를 위한 Unbuffering Sys.stdin
문제를 해결하려면 , Python은 stdin 및 stdout에서 버퍼링을 완전히 제거하여 들어오는 데이터를 즉시 처리할 수 있는 효과적인 방법을 제공합니다. -u 플래그를 활용하면 버퍼 크기 제한을 제거하고 스크립트의 응답 시간을 크게 향상시킬 수 있습니다.
<code class="bash">python -u memkeywatchCounts20100908.log</code>
대체 버퍼 조작 기법
또는 -를 사용하여 버퍼링을 해제하는 경우 u 플래그가 특정 요구 사항을 충족하지 않으면 os.fdopen을 사용하여 기존 파일 개체의 버퍼링을 수정할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 기존 파일 설명자와 동일한 기본 파일 설명자를 사용하지만 버퍼링은 다른 새 파일 개체를 만들 수 있습니다. 예:
<code class="python">import os import sys newin = os.fdopen(sys.stdin.fileno(), 'r', 100)</code>
이 수정을 통해 newin은 표준 입력과 동일한 파일 설명자를 읽는 파일 개체에 바인딩되지만 버퍼 크기는 100바이트에 불과합니다. 이 접근 방식은 버퍼링 동작을 보다 세밀하게 제어할 수 있지만 플랫폼 간 호환성을 위한 추가 테스트가 필요합니다.
버퍼 크기 수정의 영향
버퍼되지 않은 stdin 또는 stdout 작업은 특히 대기 시간을 크게 줄이고 성능을 향상할 수 있습니다. 대용량 데이터를 지속적으로 처리할 때. 그러나 버퍼링을 제거하면 특정 사용 사례에서 해결해야 할 시스템 호출 및 커널 상호 작용 증가와 같은 다른 문제가 발생할 수도 있다는 점에 유의하세요.
위 내용은 성능 향상을 위해 Sys.stdin의 버퍼 크기를 줄이는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.
